4.5實現部門間的業務數據共享，促進業務融合

電網公司目前各業務部門各自實行部門職能，各部門間數據沒有融合共享。如生產系統主要維護設備缺陷及其歷史記錄，物資系統主要維護供應商管理及其評價考核，但在生產過程中的發現設備缺陷未能直接反映到設備的供座商，需要通過供應商履約服務評價和社會材料運行情況的綜合統計分析，將設備在生產運行當中產生的缺陷追溯到供應商的缺陷，才能形成閉環的缺陷管理。

電網中長期負荷預測與用電量分析

中長期負荷預測是電力調度部門制定電源、電網規劃方案的基本依據，其數據源涵蓋氣候、歷史用電量、政策等方面，這些數據分別存放在不同的機構部門中。考慮將這些部門數據與電力調度部門數據共享，一方面有利于中長期負荷預測數據查找的工作冗余;另一方面中長期負荷預測的結果也為其他部門制定方案、政策提供了參考依據。

1.現狀和需求

電網中長期負荷預測主要根據自然條件與社會影響等諸多因素，在滿足一定準確度要求的條件下，確定未來某特定時刻的負荷數據，其中負荷是指電力需求量(功率)或用電量。影響負荷預測準確度的原因是多方面的，建立理想的模型及處理隨機因素仍然是負荷預測的主要問題，具體可分為以下三個方面：

1)預測模型的質量。負荷預測模型的建模與預測依據的是歷史數據資料所包含的信息，因此歷史數據所包含信息的有效性和程度決定了預測水平的高低。

2)未來的不確定性。各個用戶的用電行為在未來都具有一定程度的不確定性。

3)信息的不完整性。由于大量用戶的用電行為與影響因素(如氣象因素)之間的關系在歷史數據中是沒有記載的，信息的缺失和不完整是無法避免的，這些因素致使負荷預測很難做到沒有誤差。

2.應用場景

利用分布式存儲和數據采集、網頁抓取技術，獲取用電信息采集數據、外部行政規劃數據、行業標準劃分數據、季節天氣等數據;采用大數據批處理技術，獲取區域用電分析、全社會用電統計分析、單位GDP(工業增加值)電耗統計分析、產業集聚區用電分析、工業企業開工分析、城鎮居民生活用電特性分析等。

利用數據挖掘技術，根據各產業負荷/居民負荷影響因素的影響因子，構建一個綜合的負荷影響因素分析模型，并考慮到影響因素的不確定性，進行模型誤差分析，識別出產業負荷主要影響因素及模型誤差來源。

根據用電信息采集數據、行業用電信息和產能信息等數據，統計分析行業的負荷用電信息，獲取行業用電特征和單位規模用電量，結合政府用地規劃數據和原有地理信息數據，預測地區用電負荷。

3.預期價值

可以提高電力系統規劃的決策能力，改善網絡布局的合理性，使得電網發展更加適應實際發展的需要和用戶正常用電需求;充分利用電網設備，提高規劃投資部門的資金利用效率;増強調度和運檢部門對電網運行管理的方便性，為電網安全可靠運行提供保障;實現營銷部門的電力市場洞察能力

書名：電力大數據：能源互聯網時代的電力企業轉型與價值創造

ISBN：978-7-111-51693-4

作者：賴征田

出版日期：2016-01

出版社：機械工業出版社